SKILLEMALL.ai

AB bayesian-reasoning

Активируется, когда: пользователь говорит «Байесовский», «априорный», «апостериорный», «базовая ставка», «отношение правдоподобия» или «обновить мое убеждение»; кто-то трактует «доказательства согласуются с X» как доказательство X; решение с высокими ставками зависит от интерпретации результата теста, оповещения безопасности, флага мошенничества, результата A/B-тестирования или сигнала о найме; базовые ставки игнорируются в пользу яркой истории. НЕ активировать, когда: решение действительно детерминировано и вероятности не применимы; нет данных или знаний предметной области для закрепления априорной вероятности (Байес усиливает информацию, он не создает ее из ничего). Подробнее: deciqai.com/c/bayesian-reasoning

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user says 'Bayesian', 'prior', 'posterior', 'base rate'…»

Activate when: user says 'Bayesian', 'prior', 'posterior', 'base rate', 'likelihood ratio', or 'update my belief'; someone treats 'the evidence is consistent with X' as proof of X; a high-stakes decision rests on interpreting a test result, security alert, fraud flag, A/B result, or hiring signal; base rates are being ignored in favor of a vivid story. Do NOT activate when: the decision is genuinely deterministic and probabilities do not apply; there is no data or domain knowledge to anchor a prior (Bayes amplifies information, it does not create it from nothing). More: deciqai.com/c/bayesian-reasoning

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.5 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 872 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Активируется, когда: пользователь говорит «Байесовский», «априорный», «апостериорный», «базовая ставка», «отношение правдоподобия» или «обновить мое…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторИнфраструктураЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1872 токенов

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 609 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a plain educational Bayesian-reasoning skill with no executable code, credential handling, persistence, or hidden system-changing behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июл. 2026 г.